コメントはまだありません概要Pythonにはseabornという多機能で綺麗なグラフを描くライブラリがあります。このseabornの全メソッドの効果を検証したのが今回の記事です。サンプルデータとしてirisとtitanicを使って説明していきます。sns.load_dataset("titanic")メソッド一覧コンソール上でdir(sns)と入力すると、メンバの一覧が取得できます。その中でメソッドを抽出すると以下大量の77メソッドがあることが分かります。本記事(その1)では、誰もが気になる、グラフを書くためのメソッド(全24:水色塗)を検証し、seabornで描ける全グラフを確認しました。plotsAPI紹介の公式ページでの分類分けを踏襲し、説明していきます。plots)メソッドです。jointplot2変数間の分布を可視化するグラフ。引数のkindを与えることで複数のグラフが描ける。residを指定した場合を除き、さりげなく相関係数とp値も表示される。scatterデフォルトか、kindで”scatter”を指定した場合。scatterグラフだけでなく、それぞれのヒストグラムも表示されており利便性は高そう。df)regkindで”reg”を指定した場合。線形回帰線が追加される。kind="reg")residkindで”resid”を指定した場合。分布を表す|が追加されているが、あまり良くわからない。kind="resid")kdekindで”kde”を指定した場合。kind="kde")hexkindで”hex”を指定した場合。kind="hex")pairplot多変数間の分布を可視化するグラフ。hueにカテゴリ変数を指定すると色分けされたグラフが描け非常に有効。kindやdiag_kindの指定でグラフの形状を変えることができる。sns.pairplot(df)#hueを指定することでカテゴリごとに色分けされる。hue='species')#kindとdiag_kindを指定すると形状を変えられる。diag_kind='kde')distplot1変数の分布を可視化する。sns.distplot(df[df.columns[0]])kdeplot1変数又は2変数の分布をkdeで可視化する。shade=True)kdeplot1変数の分布をrugで可視化する。plots)メソッドです。lmplot2変数間の散布図と線形回帰線を可視化するグラフ。rowにはカテゴリ変数を指定でき、hueを指定すると色分け、colやrowを指定するとmatrix的にデータをプロットできる。数値データとカテゴリデータが混在する時にかなり有効に使えそう。row='alone')regplot2変数間の散布図と近似線を可視化するグラフ。orderの指定で多項式を、logisticの指定でロジスティック関数を近似に用いることができる。valueを可視化するグラフ。residとは残余価値を示し、資産運用等に使う指標とのこと。0と書いてあり、0付近にあればいいらしい。df)interactplot3変数を使ってコンタ図を描くことができる。df[df.columns[2]])coefplot変数間の線形関係係数を計算し描くことができる。線形関係係数ってなんでしょう?プロットした感じ相関係数っぽいのですが、ちょっと違いそうです。使い方が全然わからず、私的メモさんの記事を参考にさせて頂きました。(これは初見では分からない。plots)メソッドです。factorplot複数の離散変数と1つ以下の連続変数の分布を可視化するグラフ。violinplot等、かなりユニークなものが多いが、可視化効果は高そうなのでなんとか使いこなしたいところ。引数のkindを与えることで複数のグラフが描ける。pointデフォルトか、kindで”point”を指定した場合。row='alone')barkindで”bar”を指定した場合。row='alone')countkindで”count”を指定した場合。カテゴリ変数を組み合わせた場合のデータ個数の可視化に有効。row='alone')boxkindで”box”を指定した場合。row='alone')lvkindで”lv”を指定した場合。箱ひげが立体的になった感じの図。row='alone')violinkindで”violin”を指定した場合。見慣れないグラフだが、変数のデータの分布がよくわかるためおススメ。inner="quartile")stripkindで”strip”を指定した場合。jitter=True)swarmkindで”swarm”を指定した場合。violinとstripの中間のような位置づけ。lvplotfactorplotでkindを指定した場合と変わらなかったため割愛。plots)メソッドです。heatmapデータの大きさで色分けするグラフ。相関関係等の可視化に非常に有効。sns.heatmap(df.corr())clustermapheatmapの要素に加え、階層型クラスタリングを実施しデンドログラムまで作成する。こちらも相関関係等の可視化に非常に有効。上記に含まれないメソッドです。tsplot複数のカラムのデータを与えた時に、ばらつき度合いを含めたプロットをしてくれる。sns.tsplot(np.array(df[df.columns[0:4]].T))palplotパレットを描画する。この方のサイトを参考にしました。sns.palplot(sns.color_palette(n_colors=6))sns.palplot(sns.hls_palette(24))puppyplot動かないし、ヘルプに何も書いていない。まとめその1ではseabornの全プロットメソッドについて紹介しました。個人的には多項式近似のregplot、ユニークなviolinplot、コンタ図が描けるinteractplot、クラスタリングまで実施してくれるclustermapが特に使えると感じました。その2以降で残りのメソッドも検証していく予定です。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。プロフィール兵庫県在住の30代データサイエンティスト。Pythonを使った機械学習等によるデータ分析や、ウェブアプリ等のシステム開発に取り組んでいます。